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Exercise

랜덤 서치 구현하기

하이퍼파라미터 서치는 서로 다른 하이퍼파라미터 값을 실험하는 계산 비용이 큰 방법이지만, 성능 향상을 이끌 수 있습니다. 이 연습 문제에서는 랜덤 서치 알고리즘을 구현해 보겠습니다.

균등분포에서 학습률과 모멘텀 값을 각각 10개씩 무작위로 샘플링할 것입니다. 이를 위해 np.random.uniform() 함수를 사용하세요.

numpy 패키지는 이미 np로 임포트되어 있으며, 결과를 시각화하기 위한 plot_hyperparameter_search() 함수가 준비되어 있습니다.

Instructions

100 XP
  • 학습률(lr)이 $10^{-2}$에서 \(10^{-4}\) 사이가 되도록, 2와 4 사이에서 학습률 지수 값을 무작위로 샘플링하세요.
  • 모멘텀을 0.85에서 0.99 사이에서 무작위로 샘플링하세요.